FaceLift

FaceLift – Adobe 联合加州大学推出的单张图像到 3D 头部模型生成技术

FaceLift是什么

FaceLift是由Adobe与加州大学默塞德分校共同开发的一项创新技术，旨在将单一的人脸图像转换为360度的3D头部模型。该技术采用两阶段的处理流程：首先，利用基于扩散的多视图生成模型，从一张正面人脸图像生成一致的侧面和背面视图；接着，将生成的视图输入GS-LRM重建器，输出详细的3D高斯表示。FaceLift能够精准地保留个体的身份特征，生成高质量的3D头部模型，展现出丰富的几何和纹理细节。

FaceLift的主要功能

• 单图像3D头部重建：快速而高效地从一张人脸图像重建出完整的360度3D头部模型，包括面部及头发的精细细节。
• 多视图一致性：生成的3D模型在不同角度下保持一致性，确保从任何视角观看都能获得优质的视觉效果。
• 身份特征保持：在重建过程中，准确保留个体的身份特征，即使是在生成不可见视图时也能确保高度一致性。
• 4D新视图合成：支持视频输入，实现4D新视图合成，在时间序列内生成一致的3D模型，适应动态场景。
• 与2D重动画技术的无缝集成：与2D面部重动画技术完美结合，支持3D面部动画，为数字娱乐和虚拟现实应用提供强力支持。

FaceLift的技术原理

• 多视图扩散模型：
  • 输入处理：利用图像条件扩散模型，以单张正面人脸图像为输入，生成多角度图像，包括侧面和背面视图。
  • 扩散模型核心：采用Stable Diffusion V2-1-unCLIP模型，借助CLIP图像编码器生成的嵌入作为条件信号，确保生成图像的身份与多视图的一致性。
  • 多视图注意力机制：通过多视图注意力机制，模型在不同视图之间共享信息，生成多视角一致的RGB图像。
• GS-LRM重建器：
  • 输入融合：将生成的多视图图像及其对应的相机姿态输入GS-LRM模型，生成详细的3D高斯表示。
  • 3D高斯表示：使用3D高斯作为基础表示，特别适合捕捉人类头部的复杂细节，如头发。每个2D像素对应一个3D高斯，其参数包括RGB颜色、尺度、旋转四元数、不透明度和射线距离等。
  • 变换器架构：GS-LRM采用变换器架构，从一组姿态图像中回归像素对齐的3D高斯，生成详尽的3D模型。
• 优化与评估：
  • 损失函数：在训练过程中，结合均方误差和感知损失来优化模型，确保生成的3D模型在视觉上与真实图像高度一致。
  • 评估指标：采用PSNR、SSIM、LPIPS和DreamSim等标准评估重建质量，并基于ArcFace进行身份特征保持的评估。

FaceLift的项目地址

• 项目官网：https://www.wlyu.me/FaceLift/
• GitHub仓库：https://github.com/weijielyu/FaceLift
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.17812

FaceLift的应用场景

• 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：创建真实感十足的3D虚拟角色，提供身临其境的体验，支持实时互动。
• 数字娱乐：生成高质量的3D角色模型，适用于电影、电视剧、游戏开发及动画制作，提高制作效率与质量。
• 远程存在系统：在视频会议和远程协作中，以3D形式展示用户，增强交流的自然感和沉浸感。
• 社交媒体与内容创作：生成个性化的3D头像，为内容创作者提供创作工具，丰富创作内容。
• 医疗与教育：生成逼真的3D人体模型，用于医学教育、虚拟手术模拟及文化遗产保护与虚拟博物馆展示。

常见问题

• FaceLift支持哪些输入格式？：FaceLift支持单张人脸图像及视频输入，能够从中生成3D模型。
• 生成的3D模型可以用于哪些领域？：生成的3D模型广泛应用于虚拟现实、数字娱乐、医疗教育等领域，具有广泛的应用潜力。
• 如何访问FaceLift的技术文档和代码？：用户可以通过项目官网和GitHub仓库获取相关技术文档和源代码。
• FaceLift的生成时间是多久？：生成时间因输入图像的复杂性和系统性能而异，通常在几秒到几分钟之间。